deepseek

DeepSeek-V4-Flash

DeepSeek-V4-Flash er en open-weight 1M context AI-model, der scorer 54,4% på SWE-bench til $0,14 pr. 1M tokens, optimeret til agentic coding og reasoning.

Open WeightsAgentic CodingMoE Architecture1M Context WindowLow Cost
deepseek logodeepseekDeepSeek V42026-07-31
Kontekst
1.0Mtokens
Maks output
8Ktokens
Input-pris
$0.14/ 1M
Output-pris
$0.28/ 1M
Modalitet:TextImage
Funktioner:VisionVærktøjerStreamingRæsonnering
Benchmarks
GPQA
53.6%
GPQA: Spørgsmål og svar på kandidatniveau. En streng benchmark med 448 multiple choice-spørgsmål inden for biologi, fysik og kemi skabt af domæneeksperter. PhD-eksperter opnår kun 65-74% nøjagtighed, mens ikke-eksperter scorer kun 34% selv med ubegrænset webadgang (derfor 'Google-proof'). DeepSeek-V4-Flash scorede 53.6% på denne benchmark.
HLE
25.2%
HLE: Ekspertniveau-ræsonnering. Tester en models evne til at demonstrere ekspertniveau-ræsonnering på tværs af specialiserede domæner. Evaluerer dyb forståelse af komplekse emner, der kræver professionel viden. DeepSeek-V4-Flash scorede 25.2% på denne benchmark.
MMLU
88.7%
MMLU: Massiv flerfaglig sprogforståelse. En omfattende benchmark med 16.000 multiple choice-spørgsmål på tværs af 57 akademiske fag, herunder matematik, filosofi, jura og medicin. Tester bred viden og ræsonneringsevner. DeepSeek-V4-Flash scorede 88.7% på denne benchmark.
MMLU Pro
72.6%
MMLU Pro: MMLU Professionel udgave. En forbedret version af MMLU med 12.032 spørgsmål i et sværere format med 10 svarmuligheder. Dækker matematik, fysik, kemi, jura, ingeniørvidenskab, økonomi, sundhed, psykologi, business, biologi, filosofi og datalogi. DeepSeek-V4-Flash scorede 72.6% på denne benchmark.
SimpleQA
38.2%
SimpleQA: Faktuel nøjagtighedsbenchmark. Tester en models evne til at give nøjagtige, faktuelle svar på ligetil spørgsmål. Måler pålidelighed og reducerer hallucinationer i vidensindhentningstasks. DeepSeek-V4-Flash scorede 38.2% på denne benchmark.
IFEval
88%
IFEval: Instruktionsfølgningsevaluering. Måler, hvor godt en model følger specifikke instruktioner og begrænsninger. Tester evnen til at overholde formateringsregler, længdegrænser og andre eksplicitte krav. DeepSeek-V4-Flash scorede 88% på denne benchmark.
AIME 2025
93.1%
AIME 2025: American Invitational Math Exam. Konkurrence-niveau matematikopgaver fra den prestigefyldte AIME-eksamen designet til talentfulde gymnasieelever. Tester avanceret matematisk problemløsning, der kræver abstrakt tænkning, ikke kun mønstergenkendelse. DeepSeek-V4-Flash scorede 93.1% på denne benchmark.
MATH
76.6%
MATH: Matematisk problemløsning. En omfattende matematikbenchmark, der tester problemløsning inden for algebra, geometri, calculus og andre matematiske domæner. Kræver flertrinssværsonnering og formel matematisk viden. DeepSeek-V4-Flash scorede 76.6% på denne benchmark.
GSM8k
96%
GSM8k: Folkeskole matematik 8K. 8.500 folkeskole-niveau matematiske tekstopgaver, der kræver flertrinssræsonnering. Tester grundlæggende aritmetik og logisk tænkning gennem virkelige scenarier som shopping eller tidsberegninger. DeepSeek-V4-Flash scorede 96% på denne benchmark.
MGSM
90.5%
MGSM: Flersproget folkeskolematematik. GSM8k-benchmarken oversat til 10 sprog, herunder spansk, fransk, tysk, russisk, kinesisk og japansk. Tester matematisk ræsonnering på tværs af forskellige sprog. DeepSeek-V4-Flash scorede 90.5% på denne benchmark.
MathVista
63.8%
MathVista: Matematisk visuel ræsonnering. Tester evnen til at løse matematikopgaver, der involverer visuelle elementer som diagrammer, grafer, geometriske figurer og videnskabelige illustrationer. Kombinerer visuel forståelse med matematisk ræsonnering. DeepSeek-V4-Flash scorede 63.8% på denne benchmark.
SWE-Bench
54.4%
SWE-Bench: Softwareingeniør-benchmark. AI-modeller forsøger at løse rigtige GitHub-issues i open source Python-projekter med menneskelig verifikation. Tester praktiske softwareingeniørfærdigheder på produktionskodebaser. Topmodeller gik fra 4,4% i 2023 til over 70% i 2024. DeepSeek-V4-Flash scorede 54.4% på denne benchmark.
HumanEval
90.2%
HumanEval: Python-programmeringsopgaver. 164 håndskrevne programmeringsopgaver, hvor modeller skal generere korrekte Python-funktionsimplementeringer. Hver løsning verificeres mod unit tests. Topmodeller opnår nu 90%+ nøjagtighed. DeepSeek-V4-Flash scorede 90.2% på denne benchmark.
LiveCodeBench
33%
LiveCodeBench: Live kodningsbenchmark. Tester kodningsevner på løbende opdaterede, virkelige programmeringsudfordringer. I modsætning til statiske benchmarks bruger den friske problemer for at forhindre dataforurening og måle ægte kodningsevner. DeepSeek-V4-Flash scorede 33% på denne benchmark.
MMMU
69.1%
MMMU: Multimodal forståelse. Massiv multi-disciplin multimodal forståelsesbenchmark, der tester vision-sprogmodeller på universitetsniveau-problemer på tværs af 30 fag, der kræver både billedforståelse og ekspertviden. DeepSeek-V4-Flash scorede 69.1% på denne benchmark.
MMMU Pro
54%
MMMU Pro: MMMU Professionel udgave. Forbedret version af MMMU med mere udfordrende spørgsmål og strengere evaluering. Tester avanceret multimodal ræsonnering på professionelt og ekspertniveau. DeepSeek-V4-Flash scorede 54% på denne benchmark.
ChartQA
85.7%
ChartQA: Diagram-spørgsmål og svar. Tester evnen til at forstå og ræsonnere om information præsenteret i diagrammer og grafer. Kræver udtrækning af data, sammenligning af værdier og udførelse af beregninger fra visuelle datarepræsentationer. DeepSeek-V4-Flash scorede 85.7% på denne benchmark.
DocVQA
92.8%
DocVQA: Dokument visuel Q&A. Document Visual Question Answering benchmark, der tester evnen til at udtrække og ræsonnere om information fra dokumentbilleder, herunder formularer, rapporter og scannet tekst. DeepSeek-V4-Flash scorede 92.8% på denne benchmark.
Terminal-Bench
82.7%
Terminal-Bench: Terminal/CLI-opgaver. Tester evnen til at udføre kommandolinjeopgaver, skrive shell-scripts og navigere i terminalmiljøer. Måler praktiske systemadministrations- og udviklingsworkflow-færdigheder. DeepSeek-V4-Flash scorede 82.7% på denne benchmark.
ARC-AGI
7%
ARC-AGI: Abstraktion og ræsonnering. Abstraction and Reasoning Corpus for AGI - tester flydende intelligens gennem nye mønstergenkendelsespuslespil. Hver opgave kræver opdagelse af den underliggende regel fra eksempler, der måler generel ræsonneringsevne snarere end memorering. DeepSeek-V4-Flash scorede 7% på denne benchmark.

Om DeepSeek-V4-Flash

Lær om DeepSeek-V4-Flashs muligheder, funktioner og hvordan den kan hjælpe dig med at opnå bedre resultater.

DeepSeek-V4-Flash er en open-weight Mixture of Experts (MoE) sprogmodel designet til softwareudvikling og flertrins reasoning-opgaver. Den indeholder 284 milliarder samlede parametre med 13 milliarder aktive parametre pr. token under inference. Modellen benytter et indbygget context window på 1.048.576 tokens, hvilket gør det muligt for udviklere at behandle hele kodebaser eller lange tekniske dokumenter i en enkelt forespørgsel.

Opdateringen den 31. juli 2026 fastholder arkitekturen fra den oprindelige preview-model, samtidig med at den anvender post-training med fokus på agentic adfærd. Denne post-training forbedrede dens score på Terminal-Bench 2.1 fra 61,8 til 82,7 og øgede dens SWE-bench-resultat til 54,4%. Modellen understøtter variable reasoning effort-niveauer og indbygget responses API-integration til streaming af midlertidige kommentarer sideløbende med de endelige resultater.

Udviklere kan få adgang til modellen gennem DeepSeeks OpenAI-kompatible API eller køre open weights lokalt på hardwarekonfigurationer med 128GB til 192GB unified memory. Standard API-prissætningen er $0,14 pr. 1 million input tokens og $0,28 pr. 1 million output tokens, hvor cachede input falder til $0,03 pr. million tokens.

DeepSeek-V4-Flash

Anvendelser for DeepSeek-V4-Flash

Opdag de forskellige måder, du kan bruge DeepSeek-V4-Flash til at opnå gode resultater.

Autonom Agentic Coding

Kørsel af flertrins terminal- og filændringer ved hjælp af Codex CLI eller Cline-miljøer for at rette GitHub-issues og automatisere testgenerering.

Lokal AI-implementering

Hosting af hele modellen på arbejdsstationer udstyret med 128GB unified memory eller fire GPU'er ved hjælp af 4-bit kvantiseringer.

Storskala Repository Refactoring

Indlæsning af op til 1 million tokens codebase-kontekst for at kortlægge afhængigheder og udføre arkitektoniske opdateringer på tværs af flere moduler.

Interaktiv 3D- og Front-End Web-generering

Bygning af enkeltfilers webapplikationer, Three.js 3D-miljøer og komplekse SVG-diagrammer direkte fra prompt-specifikationer.

Højvolumen Databehandling

Behandling af omfattende tekstlogfiler og strukturerede dokumenter ved hjælp af context caching for at sænke API-omkostningerne til $0,03 pr. million tokens.

Flertrins Terminal-automatisering

Udførelse af shell-kommandoer og script-pipelines, hvor modellen bruger intern reasoning til at håndtere uventede kommandofejl.

Styrker

Begrænsninger

Høj SWE-Bench Ydelse: Scorer 54,4% på SWE-bench Verified, hvilket overgår mange større lukkede modeller i løsningen af rigtige GitHub-issues.
Variable pristillæg: API-tokenomkostninger fordobles i spidsbelastningstimer, hvilket øger udgifterne til realtidsapplikationer.
API-omkostningseffektivitet: Prissat til $0,14 pr. 1M input tokens og $0,28 pr. 1M output tokens, hvilket tilbyder en lavere pris pr. opgave end konkurrerende modeller.
Højt hukommelsesforbrug ved lokal eksekvering: Lokal hosting kræver mindst 128GB VRAM eller systemhukommelse for brugbare kvantiseringsniveauer.
1M Token Context Window: Indlæser op til 1.048.576 tokens i en enkelt forespørgsel, hvilket muliggør codebase-omfattende afhængighedsanalyse og refactoring.
Overovervejelse ved simple opgaver: Dyb reasoning-indsats kan forårsage lange outputforsinkelser på korte forespørgsler, hvis reasoning-parametre ikke begrænses.
Lokal Hardware Hostbarhed: Bruger en 13B aktiv parameter MoE-struktur, der tillader eksekvering på 128GB unified memory-opsætninger med 4-bit quants.
Inkonsistens i opfølgende iterationer: Kvaliteten kan variere på tværs af lange chat-tråde sammenlignet med indledende single-shot prompt-generationer.

API hurtig start

deepseek/deepseek-v4-flash-0731

Se dokumentation
deepseek SDK
import OpenAI from 'openai';

const openai = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.deepseek.com',
  apiKey: process.env.DEEPSEEK_API_KEY,
});

async function main() {
  const completion = await openai.chat.completions.create({
    model: 'deepseek-v4-flash',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Write a TypeScript function to balance a binary search tree.' }],
    temperature: 1.0,
    top_p: 0.95,
  });

  console.log(completion.choices[0].message.content);
}

main();

Installér SDK'et og begynd at foretage API-kald på få minutter.

Hvad folk siger om DeepSeek-V4-Flash

Se hvad fællesskabet mener om DeepSeek-V4-Flash

DeepSeek V4 Flash 0731 er den ubestridte pris-ydelses-leder: ~158.000 forespørgsler/måned inden for $60-grænsen, intelligens 49,9 og agentic score 45,7.
u/WegoW
reddit
Vi gør den opdaterede DeepSeek V4-Flash 0731 gratis i Cline. Dette er den første flash-model, vi har fundet, som performer på SOTA-niveau til autonom kodning.
@cline
twitter
'Reasoning effort'-indstillingen er genial. Jeg bruger lav til tests og max til selve logikken. Sparer så meget tid i daglige pipelines.
BinaryBuilder
hackernews
DeepSeek V4 Flash 0731 burde nok være topscorer lige nu, hvis du er til lokal AI.
Digital Spaceport
youtube
Modeller, du kan køre lokalt nu, har intelligensscoren fra top frontier-modeller for 5 måneder siden. Det er helt vildt for open weights.
u/joorklee
reddit
DeepSeek V4 Flash er ~150x billigere end proprietære alternativer, samtidig med at den leverer yderst konkurrencedygtig UX og designopgave-output.
@CommandCodeAI
twitter

Videoer om DeepSeek-V4-Flash

Se vejledninger, anmeldelser og diskussioner om DeepSeek-V4-Flash

On the SWE-bench, a respected measure of software engineering capability, the model's score jumped from 7.3 to 54.4.

DeepSeek V4 Flash is a Mixture of Experts model with 284 billion total parameters, but only 13 billion active parameters.

This active parameter size makes the model realistically feasible to run on local hobbyist hardware with 128GB of unified memory.

The post-training updates focus primarily on agentic workflows and automated command execution.

For the price point of 14 cents per million input tokens, the performance ratio is unmatched right now.

Having at least 384,000 tokens of context size set is recommended, with a maximum context window of 1 million for this model.

If you are doing agentic work, you would want to adjust your top P to 0.95 instead of 1.0.

It is very thinky and does a lot of double-checking, triple-checking, and quadruple-checking during reasoning.

DeepSeek V4 Flash 0731 should probably be the number one contender right now if you are into local AI.

Running the quantized version locally requires a minimum of 128GB to 138GB of VRAM or system memory.

The gains aren't coming from scaling up the model size, they're coming from post-training focused on improving agentic behavior.

On Terminal Bench 2.1, it scores an 82.7, which is an enormous jump from its previous 61.8 preview score.

It offers near Luna-level intelligence at roughly 60% lower cost per task, making it one of the best performance per dollar models.

The native responses API integration allows developers to process tool output streams without custom formatting.

It handles multi-file repository edits with remarkable accuracy given its lightweight active footprint.

Mere end bare prompts

Supercharg din arbejdsgang med AI-automatisering

Automatio kombinerer kraften fra AI-agenter, webautomatisering og smarte integrationer for at hjælpe dig med at udrette mere på kortere tid.

AI-agenter
Webautomatisering
Smarte arbejdsgange

Pro-tips til DeepSeek-V4-Flash

Eksperttips til at hjælpe dig med at få mest muligt ud af DeepSeek-V4-Flash og opnå bedre resultater.

Kalibrer Top-P til Agent Workflows

Sæt top_p til 0,95 og temperature til 1,0, når modellen implementeres i kodningsmiljøer for at forbedre stabiliteten ved tool execution.

Indstil minimumscontextstørrelse for Max Reasoning

Konfigurer en context buffer på mindst 384.000 tokens, når du bruger max reasoning effort for at sikre plads til dyb chain-of-thought-behandling.

Udnyt Context Caching

Strukturer gentagne systemprompts og codebase-kontekst, så de rammer API-cache-lag, hvilket reducerer inputomkostningerne fra $0,14 ned til $0,03 pr. million tokens.

Brug tidspunkter uden for myldretiden til batch-behandling

Planlæg store API-batch-job i perioder uden for myldretiden, da API-priserne fordobles i perioder med høj trafik.

Anmeldelser

Hvad vores brugere siger

Slut dig til tusindvis af tilfredse brugere, der har transformeret deres arbejdsgang

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Relateret AI Models

other

MiMo V2.5 Pro

Other

MiMo V2.5 Pro is Xiaomi's open-source 1.02T parameter MoE model featuring a 1M context window, native multimodality, and elite agentic coding performance.

1M context
$1.00/$3.00/1M
deepseek

DeepSeek-V3.2-Speciale

DeepSeek

DeepSeek-V3.2-Speciale is a reasoning-first LLM featuring gold-medal math performance, DeepSeek Sparse Attention, and a 131K context window. Rivaling GPT-5...

131K context
$0.28/$0.42/1M
minimax

MiniMax M2.5

minimax

MiniMax M2.5 is a SOTA MoE model featuring a 1M context window and elite agentic coding capabilities at disruptive pricing for autonomous agents.

1M context
$0.15/$1.20/1M
google

Gemini 3.6 Flash

Google

Gemini 3.6 Flash is Google's high-speed model featuring a 17% reduction in token consumption, $1.50/M input pricing, and advanced 3D visualization.

1M context
$1.50/$7.50/1M
zhipu

GLM-4.7

Zhipu (GLM)

GLM-4.7 by Zhipu AI is a flagship 358B MoE model featuring a 200K context window, elite 73.8% SWE-bench performance, and native Deep Thinking for agentic...

200K context
$0.60/$2.20/1M
moonshot

Kimi K2.7 Code

Moonshot

Kimi K2.7 Code is a 1T parameter MoE model from Moonshot AI. It features a 262k context window and 30% more efficient reasoning for software engineering.

262K context
$0.95/$4.00/1M
alibaba

Qwen3-Coder-Next

alibaba

Qwen3-Coder-Next is Alibaba Cloud's elite Apache 2.0 coding model, featuring an 80B MoE architecture and 256k context window for advanced local development.

262K context
$0.12/$0.75/1M
openai

GPT-4o mini

OpenAI

OpenAI's most cost-efficient small model, GPT-4o mini offers multimodal intelligence and high-speed performance at a significantly lower price point.

128K context
$0.15/$0.60/1M

Ofte stillede spørgsmål om DeepSeek-V4-Flash

Find svar på almindelige spørgsmål om DeepSeek-V4-Flash